第二节
1.模块
Python的强大之处在于他有非常丰富和强大的标准库和第三方库，几乎你想实现的任何功能都有相应的Python库支持
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
print(sys.argv)
import os
os.system("df -h") #调用系统命令
- sys.argv: 实现从程序外部向程序传递参数。
argv[1]=a argv[2]=b argv[3]=c
- sys.exit([arg]): 程序中间的退出，arg=0为正常退出。
- sys.getdefaultencoding(): 获取系统当前编码，一般默认为ascii。
- sys.setdefaultencoding(): 设置系统默认编码，执行dir（sys）时不会看到这个方法，在解释器中执行不通过，可以先执行reload(sys)，在执行 setdefaultencoding(‘utf8‘)，此时将系统默认编码设置为utf8。（见设置系统默认编码 ）
- sys.getfilesystemencoding(): 获取文件系统使用编码方式，Windows下返回‘mbcs‘，mac下返回‘utf-8‘.
- sys.path: 获取指定模块搜索路径的字符串集合，可以将写好的模块放在得到的某个路径下，就可以在程序中import时正确找到。
- sys.platform: 获取当前系统平台。
- sys.stdin,sys.stdout,sys.stderr: stdin , stdout , 以及stderr 变量包含与标准I/O 流对应的流对象. 如果需要更好地控制输出,而print 不能满足你的要求, 它们就是你所需要的. 你也可以替换它们, 这时候你就可以重定向输出和输入到其它设备( device ), 或者以非标准的方式处理它们
python的tab模块
mac:
import sys
import readline
import rlcompleter
if sys.platform == ‘darwin‘ and sys.version_info[0] == 2:
readline.parse_and_bind("bind ^I rl_complete")
else:
readline.parse_and_bind("tab: complete")
linux:
#!/usr/bin/env python
# python startup file
import sys
import readline
import rlcompleter
import atexit
import os
# tab completion
readline.parse_and_bind(‘tab: complete‘)
# history file
histfile = os.path.join(os.environ[‘HOME‘], ‘.pythonhistory‘)
try:
readline.read_history_file(histfile)
except IOError:
pass
atexit.register(readline.write_history_file, histfile)
del os, histfile, readline, rlcompleter
2.pyc
(1). Python是一门解释型语言？
Python并不只是一门解释性语言，因为发现了*.pyc文件的存在。如果是解释型语言，那么生成的*.pyc文件是什么呢？c应该是compiled的缩写才对啊！
(2). 解释型语言和编译型语言
计算机是不能够识别高级语言的，所以当我们运行一个高级语言程序的时候，就需要一个“翻译机”来从事把高级语言转变成计算机能读懂的机器语言的过程。这个过程分成两类，第一种是编译，第二种是解释。
编译型语言在程序执行之前，先会通过编译器对程序执行一个编译的过程，把程序转变成机器语言。运行时就不需要翻译，而直接执行就可以了。最典型的例子就是C语言。
解释型语言就没有这个编译的过程，而是在程序运行的时候，通过解释器对程序逐行作出解释，然后直接运行，最典型的例子是Ruby。
通过以上的例子，我们可以来总结一下解释型语言和编译型语言的优缺点，因为编译型语言在程序运行之前就已经对程序做出了“翻译”，所以在运行时就少掉了“翻译”的过程，所以效率比较高。但是我们也不能一概而论，一些解释型语言也可以通过解释器的优化来在对程序做出翻译时对整个程序做出优化，从而在效率上超过编译型语言。
此外，随着Java等基于虚拟机的语言的兴起，我们又不能把语言纯粹地分成解释型和编译型这两种。
用Java来举例，Java首先是通过编译器编译成字节码文件，然后在运行时通过解释器给解释成机器文件。所以我们说Java是一种先编译后解释的语言。
(3). Python到底是什么
其实Python和Java/C#一样，也是一门基于虚拟机的语言，我们先来从表面上简单地了解一下Python程序的运行过程吧。
当我们在命令行中输入python hello.py时，其实是激活了Python的“解释器”，告诉“解释器”：你要开始工作了。可是在“解释”之前，其实执行的第一项工作和Java一样，是编译。
只是我们在用Eclipse之类的IDE时，将这两部给融合成了一部而已。其实Python也一样，当我们执行python hello.py时，他也一样执行了这么一个过程，所以我们应该这样来描述Python，Python是一门先编译后解释的语言。
(4). 简述Python的运行过程
在说这个问题之前，我们先来说两个概念，PyCodeObject和pyc文件。
我们在硬盘上看到的pyc自然不必多说，而其实PyCodeObject则是Python编译器真正编译成的结果。我们先简单知道就可以了，继续向下看。
当python程序运行时，编译的结果则是保存在位于内存中的PyCodeObject中，当Python程序运行结束时，Python解释器则将PyCodeObject写回到pyc文件中。
当python程序第二次运行时，首先程序会在硬盘中寻找pyc文件，如果找到，则直接载入，否则就重复上面的过程。
所以我们应该这样来定位PyCodeObject和pyc文件，我们说pyc文件其实是PyCodeObject的一种持久化保存方式。
3.数据类型初识
1、数字
2是一个整数的例子。
长整数 不过是大一些的整数。
3.23和52.3E-4是浮点数的例子。E标记表示10的幂。在这里，52.3E-4表示52.3 * 10-4。
(-5+4j)和(2.3-4.6j)是复数的例子，其中-5,4为实数，j为虚数，数学中表示复数是什么？。
int（整型）
在32位机器上，整数的位数为32位，取值范围为-2**31～2**31-1，即-2147483648～2147483647 在64位系统上，整数的位数为64位，取值范围为-2**63～2**63-1，即-9223372036854775808～
9223372036854775807
long（长整型）
跟C语言不同，Python的长整数没有指定位宽，即：Python没有限制长整数数值的大小，但实际上由于机器内存有限，我们使用的长整数数值不可能无限大。
注意，自从Python2.2起，如果整数发生溢出，Python会自动将整数数据转换为长整数，所以如今在长整数数据后面不加字母L也不会导致严重后果了。
float（浮点型）
浮点数用来处理实数，即带有小数的数字。类似于C语言中的double类型，占8个字节（64位），其中52位表示底，11位表示指数，剩下的一位表示符号。
complex（复数）
复数由实数部分和虚数部分组成，一般形式为x＋yj，其中的x是复数的实数部分，y是复数的虚数部分，这里的x和y都是实数。
注：Python中存在小数字池：-5 ～257
2、布尔值
真或假
1 或0
3、字符串
"hello world"
万恶的字符串拼接：
python中的字符串在C语言中体现为是一个字符数组，每次创建字符串时候需要在内存中开辟一块连续的空，并且一旦需要修改字符串的话，就需要再次开辟空间，万恶的+号每出现一次就会在内从中重新开辟一块空间。
字符串格式化输出
name = "alex"
print ("i am %s “) % name#输出: i am alex
PS:
字符串是 %s;整数 %d;浮点数%f
字符串常用功能：
- 移除空白
- 分割
- 长度
- 索引
- 切片
4、列表
创建列表：
name_list = [‘alex‘, ‘seven‘, ‘eric‘]
name=(‘vjdfkl’,’lfdnb‘)或
name_list＝ list([‘alex‘, ‘seven‘, ‘eric‘])
基本操作：
names = [‘Alex‘,"Tenglan",‘Eric‘]
索引 names[0]
排序names.sort()
反转：name.reverse()
获取下标：names.index(“Alex")
切片：
>>> names[1:4] #取下标1至下标4之间的数字，包括1，不包括4
>>> names[1:-1] #取下标1至-1的值，不包括-1
>>> names[0:3]
>>> names[:3] #如果是从头开始取，0可以忽略，跟上句效果一样
>>> names[3:] #如果想取最后一个，必须不能写-1，只能这么写
>>> names[3:-1] #这样-1就不会被包含了
>>> names[0::2] #后面的2是代表，每隔一个元素，就取一个
>>> names[::2] #和上句效果一样
追加：
插入：
>>> names.insert(2,"XXX")
>>> names.insert(5,"XXX")
删除：
>>> del names[2]
>>> del names[4]
>>> names.remove("Eric") #删除指定元素
>>> names.pop() #删除列表最后一个值
扩展:
>>> names
[‘A‘, ‘B‘, ‘C‘]
>>> b = [1,2,3]
>>> names.extend(b)
>>> names
[‘A‘, ‘B‘, ‘C‘, 1, 2, 3]
拷贝
a=names.copy()
print(a)
统计
names.count(“")
5、元组(不可变列表)创建元组：
ages = (11, 22, 33, 44, 55)
或
ages = tuple((11, 22, 33, 44, 55))
6
、字典（无序）
创建字典：
person = {"name": "mr.wu", ‘age‘: 18}
或
person = dict({"name": "mr.wu", ‘age‘: 18})
info =
{
‘stu1101‘: "haha"
,
‘stu1102‘: "Lura"
,
‘stu1103‘: "Mali"
}
常用操作：
- 索引
- 新增
- 查找
>>> info ={‘stu1102‘: ‘Lura‘, ‘stu1103‘: ‘Mali‘, ‘stu1101‘: ‘haha‘}
>>> "stu1102" in info #标准用法
True
>>> info.get("stu1102") #获取
‘Lura‘‘
>>> info["stu1102"] #同上，但是看下面
‘Lura‘
>>> info["stu1105"] #如果一个key不存在，就报错，get不会，不存在只返回None
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: ‘stu1105‘
- 删除
>>> info
{‘stu1102‘: ‘Lura‘, ‘stu1103‘: ‘Mali‘, ‘stu1101‘: ‘haha‘}
>>> info.pop("stu1101") #标准删除姿势
‘haha‘
>>> del info[‘stu1103‘] #删除
>>> info
{‘stu1102‘: ‘Lura‘}
>>>info={‘stu1102‘: ‘Lura‘, ‘stu1103‘: ‘Mali‘}
>>> info.popitem()#随机删除
(‘stu1102‘, ‘Lura‘)
>>> info
{‘stu1103‘: ‘Mali‘}
- 键、值、键值对
- 循环
#方法1
for key in info:
print(key,info[key])
#方法2
for k,v in info.items(): #会先把dict转成list,数据里大时莫用
print(k,v)
- 长度
4.数据运算
算数运算
比较运算
赋值运算
逻辑运算
成员运算
身份运算
位运算
#!/usr/bin/python
a = 60 # 60 = 0011 1100
b = 13 # 13 = 0000 1101
c = 0
c = a & b; # 12 = 0000 1100
print "Line 1 - Value of c is ", c
c = a | b; # 61 = 0011 1101
print "Line 2 - Value of c is ", c
c = a ^ b; # 49 = 0011 0001
print "Line 3 - Value of c is ", c
c = ~a; # -61 = 1100 0011
print "Line 4 - Value of c is ", c
c = a << 2; # 240 = 1111 0000
print "Line 5 - Value of c is ", c
c = a >> 2; # 15 = 0000 1111
print "Line 6 - Value of c is ", c
运算符优先级：
5.补充：
一、bytes类型
二、三元运算
result = 值1 if 条件 else 值2
如果条件为真：result = 值1
如果条件为假：result = 值2
三、进制
二进制，01
八进制，01234567
十进制，0123456789
十六进制，0123456789ABCDEF